随着高度自动化、商业化的算法介入到网络内容生产，网络舆论的生产机制、传播环境和嵌入其中的生产者的状况都发生了深刻变化。本文在回顾有关“内容创作阶层”主流话语的基础上，深入平台的内容生产实践，分析了内容智能化生产的内生动力和算法规则，进而对智能算法带来的传播风险进行了讨论。
本文认为，对智能算法的认识，既要超越单纯的传播内容探讨，建立将算法作为社会领域支配性力量来理解的宏观思维框架；也要超越对智能算法的静态理解，从内容产业的动态增值逻辑和微观运行机制出发重塑现有的治理思路。
20世纪末以来，互联网技术未来话语和创意经济产业话语的完美融合，构成了当前全球网络产业的主流意识形态。这套话语将信息技术视为经济和社会发展的进步性力量，并将之描述为实现个体自由的“必然”之路。近年来，创新、创造、创意、创业等词汇越来越多地用来指称中国网络内容生产的从业者。他们被描述为掌握着核心创意资源、颠覆传统传播权力、具备文化反抗精神、契合智能进化母题的创意劳动主体。然而，话语的嫁接并不等同于实践的融合。尽管创意劳动的理想型与中国网络平台的内容生产共享着同一套话语体系，但在实践上却包含了诸多罅隙，甚至悖论。
本文将聚焦中国网络内容平台的前沿实践及依托于此的内容生产者，探讨网络内容生产智能化的内在动力，研析网络平台的智能算法及其衍生效应，即代码如何为网络内容生产者立法，及这种立法对网络内容生产分发全流程带来的综合影响。本文试图厘清在人工智能算法背后尚未得到充分认识的公共性风险，并探讨如何从全球性力量的层面拓展对算法的认识视野。
引言：创意劳动与网络内容产业的话语同构
当前国内有关网络内容生产者的主流话语主要由两个群体贡献：
一是全球创意经济和平台经济模式的研究者，以“创意产业之父”约翰•霍金斯（JohnHowkins）、理查德•佛罗里达（RichardFlorida）、阿希什•阿罗拉（AshishArora）、丹尼尔•平克（DanielPink）、大卫•布鲁克斯（DavidBrooks）、谢里•安德森（SherryAnderson）、丹尼斯•卢梭（DeniseRousseau）、罗伯特•赖克（RobertReich）等人为代表；
二是国内大型网络内容平台的创建者、实践者。后者所使用的概念和表述深受前者的影响。两个群体的公开表述共同构成了网络平台内容生产的主流话语框架。这一框架主要包括四个方面。
首先，被平台称作“内容创作阶层”（ContentCreativeClass）的新媒体从业者不仅归属于创意阶层的范畴，并且属于社会舆论思想先锋和超级创意核心。支持者认为，创意阶层在生产资料所有权、劳资关系、组织方式、文化力量上都不同于以往的阶层：他们依靠创意来获得报酬，有着鲜明的主体性和创造性，并且已经从谋求“生存”的阶段进入了“表达自我”的价值体系。
其次，平台经济所驱动的所有权调整，实现了经济资源和权力的再分配。平台经济和创意经济的拥趸认为，网络平台的扁平化、去中心化打破了国家力量和企业巨头的生产资料所有权。权威的终结使个体创意这种被工业化生产所压抑的资源得到了挖掘，个人因而掌握了最具价值的生产资料，而资本也将不得不围绕个人创意来组织。在他们看来，“微电子的力量将粉碎所有的垄断阶级、金字塔和已建立的工业社会权力等级”，创意阶层“要比只懂得操纵机器的人强大，而且在多数情况下也比那些拥有机器的强大”。
再次，“内容创作阶层”的支持者认为，内容创作者享有充分的个体自由并具有反抗性的文化力量——更加即时、定制、多样的回报方式；远高于传统劳动者的工作愉悦程度和贡献程度；以获得表达和被认可而非金钱作为自身的价值追求。这些波波族（BoBo）既能够享受布尔乔亚（Bourgeois）的生活，又能享受波西米亚（Bohemia）的自由与解放。而混合着波西米亚价值观和清教徒职业道德的新型职业追求——创业精神则为国内网络企业所倡导的内容创业提供了概念母题。
最后，内容创作者无法仅凭自身实现个人价值，他们需要依赖网络企业这一自由市场主体以及以人工智能为代表的技术革新。网络平台所有者宣称，智能技术有着一颗“跳动、柔软、善良的心”，它们“服务”于内容生产者的自我“赋权”和“赋能”。而智能算法通过按需匹配创意者和资方的项目，使内容生产者从传统的劳动关系中解放，不再受到岗位的约束。在这套话语看来，智能技术是自我进化的进托邦（Protobia），其自我修复和完善能够为平台的负外部效应提供治理方案：智能技术中蕴含的短期风险（如信息爆炸和思维僵化）仍应诉诸平台的智能算法来克服；无须担忧同质化、商品化，计算机算法的不断过滤将会帮人们提取自身的独特性，优化自己的个性。
以上概括了创意经济研究者与平台经济实践者围绕网络内容生产者建构的话语框架。这一主流话语框架被马克•安德烈耶维奇（MarkAndrejevic）称作媒体意识形态2.0。不过，话语框架的流行并不等同于创意劳动的实现。如今，智能算法和内容生产者之间的紧张关系，以及网络内容生产话语与实践之间的悖论正日益凸显。
基于此，笔者选取了国内5家大型网络内容平台（今日头条、新浪微博、微信公众号、映客直播和快手短视频）作为调研对象，并对16名相关从业者（10名专职或兼职的自媒体内容生产者、4名上述平台员工、2名传统新闻机构中从事网络内容生产的员工）进行了深度访谈，以此为基础探讨网络内容生产实践的动力及其特征。
内容货币化：网络智能化生产的内生动力
网络内容的货币化逻辑可以简单概括为“注意力经济”或曰“影响力经济”。按照内容创意者的理念，每个内容生产者都具备均等化的传播权力。但实际上，兴趣驱动型的普通用户社交行为通常只限于小范围传播，真正能被纳入平台算法分发的仅仅是适应注意力经济的少量内容。平台智能化实践的基本动因之一，即是利用大数据和人工智能来筛选更具流量效应的内容生产者，依据平台需求对他们加以培训和区分，使其最大限度服务于内容货币化的目标。
智能算法首先进行的是目的抽样，对内容生产者的货币化潜力进行商业遴选。对商业平台而言，内容优质与否主要有两个衡量指标，一是内容能够“货币化的能力”，二是内容能够“吸引用户”的能力。换言之，那些能够将10万＋阅读量转为10万+经济收益的人，那些能够将粉丝最大限度向电商导流的人，才是平台所需要的内容生产者。自2017年，各大平台公开宣传的内容补贴奖励高达百亿元，平台使用收益补贴算法来刺激和筛选最具注意力效应的劳动者。在初步遴选之后，网络平台便开始利用算法指标对内容生产新手进行规训。
近年来，今日头条号、百度百家号、网易号、一点号、阿里巴巴大鱼号、企鹅号等自媒体孵化平台相继成立。其中，头条号和百度百家号已经分别拥有120万和190万自媒体内容生产者。针对入驻平台的生产者，平台大多设定了新手期。新手期没有任何收益，直至达到一定的平台积分或者等级才能转正并获得分成。积分等级算法的参考标准包括但不限于内容数量、满意度、原创度、活跃度、垂直度、互动度以及被平台推荐的频次，但具体计算方式并不公开。
自媒体内容生产者往往需要长期的免费劳动才可能转正。一位被访者谈到，“当时我的新手期有2个月，发了60多篇文章，阅读的情况还可以，但是一直没有转正也没有拿到一分钱。有的人比我还惨，3到6个月的也有”。即便转正，也并不意味着平等享有被算法推荐的机会。在网络平台运营中，关键意见领袖（KeyOpinionLearder，简称KOL）被精确定义为粉丝数量级和内容互动指数。平台利用大数据对KOL细化分级，为高级别生产者匹配更高的权限、曝光量和报酬。各平台推出的“KOL扶持计划”、“头部主播扶持计划”、“头部用户曝光计划”、“千人百万粉计划”等，无不是基于算法的系统性倾斜。根据新浪微博的算法，“头部作者”指的是粉丝数超过2万或月均阅读量大于10万的微博用户，规模有70万；大V则指的是粉丝数超过50万或月均阅读量大于1000万的微博用户，数量接近5万。
新浪微博会通过热门流、视频流、独家推荐位置等方式，增加对这些作者的内容曝光；其他平台也多通过建立QQ群或微信群的方式，与头部用户保持密切联络。可见，尽管平台宣称“再微小的声音都能上头条”，“每个认真分享知识的人都是精英”，“每个人都可以成为内容的生产者”……但在实践中，算法偏好并不取决于内容本身，而更多是内容生产者已有的舆论影响力。
大量内容生产后备军为商业平台提供了赖以筛选的人力资源，但这并非平台最为关键的竞争优势。商业化内容平台能够攻城略地，甚至使传统媒体丢盔弃甲的关键之处，在于精准推荐算法打通了内容从生产到广告营销的连接，使内容的商业化价值极大提升。传统媒体时代，新闻生产与广告营销保持着相对独立。而在智能化生产中，广告主利用数据和算法筛选最契合商品目标用户的自媒体账号，并通过网络平台的后台程序向自媒体生产者发出广告邀约；自媒体生产者承接邀约，并按照广告需要量身定制传播内容。
由此，算法实现了内容受众和广告受众的无缝对接。近年来，网络内容平台纷纷转向以“电商导流”为主的盈利模式，并逐渐将单个用户收入贡献（ARPU）、电商转化率（CR）作为评价内容传播效果的核心标准。如彭兰所言，智能时代重新定义了内容所赖以传播的语境，“生产、分发与消费三者之间的界限日益模糊，三者相互渗透、相互驱动”。
按照网络平台的公开表述，内容创意阶层的崛起源于分享创意的原始冲动，平台则民主化、普惠性地服务于内容生产者自我价值的实现；网络内容生产与传统文化精英的知识生产类似，而在技术工具和平等性层面却远超后者。然而上述分析却表明，平台实践的内在动力和逻辑并非其所宣称的民主追求。借助海量数据和智能算法，平台高效选拔并培训那些最具商业价值的内容生产者，将之吸纳为自身盈利模式的支撑者，并通过经济刺激强化与他们的商业联系。商业内容平台“将有能力生产优质数据的用户留在赛博空间，而排斥劳动能力弱的用户”——关键意见领袖才是他们真正关心的内容生产者。
尽管普通用户也在持续产出内容，但这些内容能够进入算法分发的可能性微乎其微。同时，智能算法对内容生产-分发-营销-反馈全流程的监测，能够为广告主提供实时反馈，为平台创新内容货币化形式提供关键助力——这是传统新闻媒体所望尘莫及的。可以说，内容货币化与生产智能化相辅相成，为网络内容产业提供了动机驱动和技术驱动，并将网络内容生产者卷入到平台的规则体系中。
平台立法：网络内容生产中的算法规训与控制
在20年前出版的《代码》（Code）一书中，劳伦斯•莱斯格（LawrenceLessig）提出了著名的论点：“代码即法律”，以阐明互联网的架构设计所具有的社会潜力。事实上，由于自动化算法承载着平台的意志并由平台负责制定和施行，平台因而拥有了内容生产分发立法者和执法者的双重身份。平台能够通过自动化指标对网络内容生产者加以规训，并最终使平台目标内化为内容从业者的行为准则和价值追求。
一方面，以召回率（RecallRate）为目标的内容推荐算法带来了内容选题、类型和风格的系统化倾向，这直接影响到内容生产者的旨趣。召回率指的是一则内容被用户阅读或播放的比率，是网络平台评估内容传播效果的主要指标。由复杂算法叠加组合而成的算法池，正是致力于在反复测试中提高内容的召回率。这些算法包括基于相似群体或相似行为的协同推荐、基于消费或搜索行为的推荐、基于社交关系的推荐、分类算法和聚类算法、用于冷启动的补足算法等。
依据平台的分析和披露，那些召回率最高、收益最大的创作者往往并非来自严肃新闻，而是来自母婴育儿、娱乐游戏、影视剧、旅游、综艺节目、内容电商等领域，因为这些领域能带来最高的粉丝活跃和内容变现。一位算法部门员工谈到，“把内容放在信息流的第几条，跟哪个好友的动态放一起，跟在哪个大V内容的后面，用户打开的可能性最高？算法对此会一直进行测验和调整，直到达到最优效果”。召回率测验引发了内容生产者行为的反馈调整。“我做过一段时间的严肃历史内容，真的很难被推荐。因为他们的推荐体系是一个正反馈，看得人越多就越会被推荐，这并不是由内容本身的质量所决定的”。内容召回率代表了鲜明的商业导向和眼球逻辑，并不可避免地带来泛娱乐化风险。
另一方面，以用户留存为目标的产品运营思路要求内容生产者不断挖掘受众的社会属性数据，强化受众的既有兴趣。推荐算法并非无本之木，从冷启动到后续的协同推荐，均是利用现有数据和用户画像开展推送。为了提升内容的曝光可能，内容生产者也需要遵循与算法类似的逻辑——“用户思维”、“数据导向”和“指标优化思维”——把“用户增长”（通常称为“吸粉”）作为内容生产的目标，尽最大努力降低“客户流失率”。近年来，各网络平台纷纷向内容生产者开放后台广告系统，如新浪微博的粉丝通和粉丝头条、腾讯的广点通、腾讯企鹅号和微信公众号的流量主业务等。这些系统能够帮助内容生产者获得目标受众的社会属性数据和使用行为数据，还可通过相似用户等功能以人找人，从而促进内容与用户兴趣的精准匹配。
内容召回和用户留存的前提在于内容的高效产出，这促使内容生产活动变得愈加职业化和标准化。与创意者们所传达的天马行空、灵光乍现不同，自媒体内容生产的工业化特征日趋加剧。近年来，有关如何进行内容生产/运营为主题的书籍大量出版，以帮助内容生产者掌握标准化技能，防止自说自话、不受市场欢迎。内容生产者则在实践基础上总结了一套内容生产技巧：
一是工具使用能力和标题党能力，在标题中使用“如何体”、“刚刚体”、“震惊体”、“福利体”、“故弄玄虚体”等。“你要让用户一看到题目就愿意点开，点开文本以后愿意看视频。要做到这个，题目肯定是越吸引眼球越有可能”。
二是热点导向思维。内容生产者被建议从百度指数、微博热门话题、淘宝排行榜、百度搜索风云榜、搜狐网评排行、新浪热门新闻、知乎热门话题、爱奇艺热播话题中寻找适合做成爆款的选题。三是快速借鉴能力。“大家都在追热点，但不是每个人一时半会儿就能写出好文章来。要学会借鉴别人的好文章，在此基础上形成自己的风格”。“原创的不一定是最好的，有时候青出于蓝胜于蓝，借鉴的比原创的阅读量点赞量还高”。四是商业变现思维，要多运用软文广告、电商盈利、付费变现、会员制度等方式，促进跟平台的共同盈利。
换言之，网络内容生产者不仅要负责创意的投入，而且要考虑真金白银的产出。最具代表性的一点，即是关键绩效指标（KeyPerformanceIndicator，简称KPI）评估体系从网络平台前移到内容生产之中。网络平台的产品运营、算法技术、内容运营、营销推广四大业务部门通常需要背负一系列的KPI指标，如访问量（PV）、独立访客（UV）、日/月活跃用户数（DAU/MAU）、新增用户数（GA）、用户留存率（UR）、回报率（ROI）等。这些“指标大多是可量化的，会影响薪酬、职位，甚至降级、淘汰”。
近年来，为了与平台的运行逻辑保持一致，自媒体内容公司和网络内容生产者也开始引入KPI考核指标。这些指标不仅有助于提高内容生产的变现效率，也能够帮助广告商评估自身所获得的收益。一名自媒体内容从业者谈到，“压力确实很大。我们这一行特别直白和赤裸，所有工作成果都是被人检阅的；甚至可以说时时刻刻都有‘数字KPI’压在身上”。
平台算法诉诸量化评估和工具理性，形成了一种隐蔽而日常的规训力量。内容生产过程不仅可以标准化复制，还需要满足以召回率为目标的定制化生产；平台通过注册协议获得了用户对内容使用权以及进行算法测试和推广的权力，从而使内容生产者的创意所有权成了难以兑现的空头支票；由于算法制定和更改均发生在后台，内容生产者并没有权利和能力对算法黑箱提出质疑和挑战。
此外，为了实现对内容生产者的规训和控制，平台还使用一套行之有效的惩罚性措施作为执法保障，如更改、删除或屏蔽内容，警告账号、账号禁言，冻结账户资金，变更、限制或禁止违规账号的部分或全部功能，暂停、限制或终止用户使用服务的权利，注销用户账号等一切平台认为合理的措施。兼为立法者和执法者的平台及其算法代表了一种难以反抗的控制，使内容生产者不得不让渡自身的主体性和创造性，以进入平台所主导的注意力经济逻辑之中。
价值危机：智能传播商业化带来的公共风险
智能算法介入新闻传播业带来了显著的公共性隐忧。这些风险不仅包括群体极化、无限过滤、信息茧房、隐私泄露等显著风险，而且带来了涉及整体舆论环境、传播产业和传播个体的机制性风险。传播权力的集中化趋势愈加明显。尽管平台宣称人人皆可发声、人人皆可获益，但“发声并不意味着被听到”，参与劳动也并不意味着能获得收益。2018年，新浪微博内容作者的收入规模达到268亿，其中254亿收入来源于电商变现，占95%；在微博上获得收入的主要是头部作者和大V，这群人的数量仅仅为75万人，而同期新浪微博的全国用户数量已经超过3.37亿。网络主播收入同样高度集中于少量平台的头部主播，2018年上半年6家网络直播平台通过144万主播获得了47亿元的收入，其中68%（32亿元）的收入由前1万名主播带来。
资本追求持续侵蚀着互联网的公共传播价值。影响公共舆论的算法产品不仅可以售卖，而且最大限度地服务于商业化媒介奇观的制造（如“双11”促销）。一位网络广告代理商谈到，“热门微博、名人热搜榜、新建搜索词等都可以买，确定好需求随时沟通即可。除此之外，粉丝、点赞、阅读数、讨论人数等也可以买到”。此外，算法也服务于平台之间的竞争策略。不论对短视频形式的补贴，还是对内容电商和网红艺人的倾斜，无不是通过算法调整来实现。平台方和企业方“就像是导演和编剧，可以根据舞台的规则自由编排以实现品牌传播或销售价值的转化”，而内容生产者则在既定剧本下完成自己的角色。
更重要的是，网络内容生产愈加表现出“物化”劳动的症候——“人自己的活动，人自己的劳动，作为某种客观的东西，某种不依赖于人的东西，某种通过异于人的自律性来控制人的东西，同人相对立”。
“合理化不断增加，工人的质的特性，即人的个体的特性越来越被消除”，工具理性因而被注入到劳动者的灵魂里。一些网络内容生产者已经体认到自身所处的经济地位和商业逻辑。“内容付费刚开始的时候，平台跟我们的分成是三七或者四六；现在呢，正常是五五。但是改不了的，个人一定是处于劣势的”。“新媒体收入两级分化严重。那种月入多少万、年薪百万的太少了，一般一个月能超过4千到5千的都不多”。“越被推送越赚钱，越赚钱系统就越愿意推你”。“收入多少取决于背后的产业。写的行业不好变现，一篇10万+也就多个百十块。如果写的是好变现的，多写一篇10万+，月底就能多一个iPhoneX”。
然而，内容生产者却无法对这一过程开展批判和反抗。他们自觉地或非批判地与外在的物化现象和物化结构相认同，并在合理化诠释的基础上强化自我规训。“平台分成是很高，但也是合理的。人家提供了这么个地方，我们也得给人家交租金”。“我们没赚到钱，但是别人赚到了，那就是我们的内容还没有适应市场”。“现在市面上的公司都把算法应用得越来越重。这样一来，我们也只能围绕着容易被大量推送的内容类型来写，因为只有这样才能被推荐”。
身在其中的劳动者由物化意识所支配，而平台更是深谙其中的规训之道。有平台员工使用了“调教”一词来概括算法与内容生产者之间的互动。“我们不用直接告诉创作者应该怎么做，只要我们把算法设计好就可以了。经过一段时间的测试，他们自然就明白怎么做才能分到钱”。“我们一句话都不用说，效果就达到了，这就是‘调教’”。
在关于网络内容生产的主流话语中，平台的到来代表了一种历史的断裂、一种新的权力结构和更加民主的政治，能够使任何人获得公开表达的可能。但在实践中，信息在经过平台的时候已经悄然发生了权力流转：将内容创作者的自由意志与将劳动者视作管理对象的管理学话语奇妙融合在一起，使所谓由平台-内容生产者构成的民主共同体转变成了基于共同利益的合伙人。优质内容这一在传统媒体时代特指新闻专业主义实践的名词转而变成了注意力经济的代名词，所谓人人皆可致富的内容创业最终成为少数个体的垄断特权，“内容创作阶层”这一概念的所指因而成为虚假的民主、劳动的控制和权力结构的窄化。
如此一来，参与式传播愈加悲观的处境也就不难理解了：普通用户作为潜在的消费者被卷入无孔不入的商业循环之中，而真正能够面向他们进行“广播”的却只有被平台算法选中的、少量具备变现价值的内容生产者。更为关键的是，商业化平台及其支持者仍然在鼓吹这样一个非常复古的民主-市场等式——开发更加精准和广泛的智能信息反馈技术，不仅有助于完善市场监测，更有助于实现真正的传播民主化——通过有意识地混淆商业效果与政治影响，平台得以将自身的网络营销活动合理化。
高度的工具理性和商业驱动使公共信息赖以传播的环境和结构发生了根本变化。利用智能算法对生产全流程的介入能力，平台所有者搭建了一套完整的控制反馈系统，从而改变了新闻信息内容的传播逻辑和劳动特征。新闻生产从受制于新闻专业主义相对约束的创造性行为，转变为突破了新闻业价值观念约束的标准化、工业化信息产品制造行为；与之相伴随的劳动过程也由强调媒介精英知识分子主体性的价值观驱动活动转变为以不稳定劳动、算法规训和智识衰退为特征的经济驱动型活动。更为悲情的是，在以网络平台为主导的传播环境中，传统新闻机构正在沦为依靠智能算法进行分发的自媒体内容供应商。在陷入算法控制和商业竞争逻辑之后，传统新闻机构如何承担作为公共价值倡导者的责任，这无疑是主流媒体在“媒体融合”中最难以跨越的悖论。
聚焦网络内容产业的微观层面，我们恍然发现，智能算法并非如平台所言的温情脉脉，相反，“高技术蕴含着对社会的全方位知情和全方位操控的能力，乃至对人的心灵进行体制化的能力，这种对技术的运用是对资本最有利的事情”。网络内容生产中“经济价值生产的实质没有改变，只是变得越来越自动化”。马克•安德烈耶维奇使用“交互性压迫”的概念来描述这一现象：“当我们被告知媒介的交互性是一种表达自我、反抗控制、颠覆权力的方式时，我们需要警惕权力的诡计——引诱我们提供信息，参与到自我分类中去，从而使得信息控制论循环变得完整。”在这个意义上，媒介形态的变化并不必然意味着传播权力结构的变革；即便传播技术发生了巨大的变化，旧有的权力关系仍然能够得到保持，甚至得到强化。
“我们从世界中提炼出来的某种事物，转变为事实上开始塑造世界的事物。”如今，“算法”（拉丁语Algorism）这个诞生于公元9世纪的古老词汇已经成为华尔街交易的操盘者、自动汽车的驾驶员、网飞（Netflix）电影资源的购买者、巴赫音乐风格作品的创作者、太空任务的执行者，甚至国际政治局势的分析者。日益商业化、自动化、工业化的智能算法已经成为全球性、全局性的结构性力量。若要消除这一结构性力量的潜在风险，必须超越局限于传播内容的认识框架，回到上世纪70年代那段智能算法最初颠覆并改写华尔街交易的历史，分析全球经济权力的支配性逻辑，以此作为讨论算法支配性力量的宏观思维框架。
如果不改变人工智能对社会事务的无限介入以及其所依托的商业化逻辑，为内容智能算法本身注入价值观是否是可能的？试图让公共性力量参与智能算法的运作是否是可能的？答案或许并不乐观。当网络内容平台开辟专门的内容审核部门用以应对日益强烈的公共质疑时，在这个对内容进行底线管控的部门之外，平台最具舆论影响力的工业化算法仍在围绕经济利益不断自我完善；当公共性力量试图介入智能化算法的开发流程时，内容货币化实践转而衍生出新的智能算法及其市场模式。
因而，对智能化传播及其公共性隐忧的讨论，必须超越对智能算法的静态认识、超越以内容底线管控实现公共诉求的僵化思维、超越对商业资本力量的盲目乐观期待。只有从内容产业的经济基础及其结构性力量出发，从网络内容生产的微观运行及其增值逻辑入手，理解智能算法动态性的自我完善机制，才能真正实现对现有治理思路的重塑和完善。
（ 翟秀凤：《创意劳动抑或算法规训？——探析智能化传播对网络内容生产者的影响》，阅读原文及学术引用，请务必参考《新闻记者》2019年第10期）
声明：本文来自新闻记者，版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点，不代表安全内参立场，转载目的在于传递更多信息。如有侵权，请联系 anquanneican@163.com。
